基幹システムのクラウド移行と生成AI活用、JALグループIT企業の運用負荷軽減

効いたのは、使い勝手を変えずに土台だけ載せ替える工程と、その先で作り替える工程を分けた段取りです。Google Cloud VMware Engineによってオンプレミスの仮想マシン環境と同じ操作感を保ったまま基盤を移し、Compute EngineやCloud SQLへの移行を順に進めています。手順を分けたことで、現場が慣れた運用作法を壊さずに移行を終えられ、Cloud RunやGoogle Kubernetes Engineを使ったサーバーレスのコンテナ構成へ進むという次の課題は、別の段として切り出せました。

生成AIの側では、用途を「情報を探す」に絞り込み、データの取得と検索の処理をVertex AIに任せた設計が立ち上がりの速さを生んでいます。作り込む範囲を最小限に抑えたため、AI開発の専任チームではなくインフラを担うエンジニア自身が構築を進められました。さらに注目したいのは、検索の裏側に蓄積の仕組みを併走させた点で、BigQueryで足りていないデータを点検し、承認された記事をCloud Storageに格納することで、データとナレッジが半自動的に溜まっていく流れが作られています。マルチモーダル対応を利用してシステム構成図まで取り込み、アプリ開発時のリスクポイントや改善点の確認に使えるようにした工夫も、探す用途を一段広げるものでした。

判断の空白を埋める体制の作り方も見逃せません。採用決定と同時にGoogle関係者との共同ワークショップという形式を取り、現行課題の洗い出しと設計による解決方法を同じ場で突き合わせています。Google Cloudの利用が初めてという状況に対しては、Infrastructure Modernization支援パートナーである富士ソフトが、ビジネス要件と技術要件の確認、概要設計、移行作業まで伴走する分担が敷かれました。